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martes, 18 de septiembre de 2018

MEDINFO 2019

2019 será el año de la 17ª edición del Congreso Mundial de Informática Médica: MEDINFO 2019.
Después de albergar ediciones anteriores en Brasil y China, en 2019, Medinfo está de vuelta en Europa. Por primera vez, el evento se llevará a cabo en Francia, en Lyon, ubicado en el corazón de la región de Auvernia-Ródano-Alpes, también llamada la "metrópoli del Tech francés".
El tema de este año será: "Redes electrónicas de salud y bienestar para todos" del 26 al 30 de agosto de 2019: MEDINFO


Su organización fue confiada a la Asociación de Informática Médica (AIM), que es la sociedad académica líder en Francia: AIM

Este Congreso Mundial de Informática Médica es EL principal evento científico internacional en este campo para científicos, doctores, profesores, estudiantes, compañías, instituciones, responsables de la formulación de políticas y esperamos miles de participantes de todo el mundo.

eL Deadline para enviar su póster y propuestas de comunicación es hasta el 12 de noviembre.



Palestra: Integração entre PACS, RIS e PEP - Dr. Paulo Mazzoncini de Aze...

PACs de código abierto dcm4che



dcm4che es una colección de aplicaciones y utilidades de código abierto para la instituciones de salud. Estas aplicaciones se han desarrollado en el lenguaje de programación Java para rendimiento y portabilidad, admitiendo la implementación en JDK 1.6 y posteriores.


En el núcleo del proyecto dcm4che se encuentra una implementación robusta del estándar DICOM. El kit de herramientas dcm4che DICOM y la biblioteca se utilizan en muchas aplicaciones de producción en todo el mundo y la versión actual (5.x) se ha rediseñado para obtener un alto rendimiento y flexibilidad.

También se incluye dentro del proyecto dcm4che dcm4chee (la 'e' adicional significa 'empresa'). dcm4chee es un administrador de imágenes / archivo de imágenes (según IHE). La aplicación contiene los servicios e interfaces DICOM, HL7 que se requieren para proporcionar almacenamiento, recuperación y flujo de trabajo a un entorno de atención médica. dcm4chee está preempaquetado e implementado dentro del servidor de aplicaciones JBoss. Al aprovechar muchas funciones de JBoss (JMS, EJB, Servlet Engine, etc.) y asumir el rol de varios actores de IHE para facilitar la interoperabilidad, la aplicación ofrece muchos servicios robustos y escalables:

ServiceDescriptionWeb-based UI
dcm4chee contains a robust user interface for administrators which runs entirely in a Web browser.
DICOM Storage
Acting as an archive, dcm4chee is able to store any type of DICOM object to standard file systems, with compression if necessary.
DICOM Query/Retrieve
Query the archive for DICOM objects, and retrieve them.
WADO and RID
Web access to the archived content.
Other DICOM Services
MPPSGPWLMWL, Storage Committment, Instance Availability Notification, Study Content Notification, Output Content to CD Media, Hanging Protocols, and more.
HL7 Server
An integrated HL7 server which can act on ADT, ORM, and ORU message types.
IHE Services
dcm4chee can happily exist in an IHE-capable environment by integrating with an XDS/ XDSI registry and repository, acting as a secure node, and providing compliant auditing.

Referencias
https://www.dcm4che.org/
https://historiaclinicaelectronica.blogspot.com/2018/09/instalacion-dcm4chee-2183-final_66.html

martes, 28 de agosto de 2018

¿Qué es Deep Learning?


El  Deep Learning (aprendizaje profundo) es un subcampo de aprendizaje automático relacionado con algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro llamadas redes neuronales artificiales.

Si recién está comenzando en el campo del aprendizaje profundo o si tuvo alguna experiencia con redes neuronales hace algún tiempo, puede estar confundido. Sé que al principio estaba confundido y muchos de mis colegas y amigos que aprendieron y usaron redes neuronales en la década de 1990 y principios de 2000.

Los líderes y expertos en el campo tienen ideas de lo que es el aprendizaje profundo y estas perspectivas específicas y matizadas arrojan mucha luz sobre de qué se trata el aprendizaje profundo.

El  Deep Learning es parte de un conjunto más amplio de métodos de aprendizaje automático basados en asimilar representaciones de datos. Una observación (por ejemplo, una imagen) puede ser representada en muchas formas (por ejemplo, un vector de píxeles), pero algunas representaciones hacen más fácil aprender tareas de interés (por ejemplo, "¿es esta imagen una cara humana?") sobre la base de ejemplos, y la investigación en este área intenta definir qué representaciones son mejores y cómo crear modelos para reconocer estas representaciones.



Referencias:
https://machinelearningmastery.com/what-is-deep-learning/
https://www.youtube.com/watch?v=FbxTVRfQFuI
https://www.mathworks.com/discovery/deep-learning.html

What is Deep Learning? | Introduction to Deep Learning | Deep Learning T...

lunes, 27 de agosto de 2018

Aspectos éticos e legais da informática em Saúde” é tema do próximo SIG Rede Nacional de Pesquisa em Telessaúde


Aspectos éticos e legais da informática em Saúde” é tema do próximo SIG Rede Nacional de Pesquisa em Telessaúde


No dia 29 de agosto, a partir das 14h30 (horário de Brasília), acontece mais uma edição do SIG Rede Nacional de Pesquisa em Telessaúde. O tema deste encontro será “Aspectos éticos e legais da informática em Saúde“, com presença do Prof. Renato Sabbatini. 
A discussão será aberta ao público interessado com transmissão online para todo o país. Basta clicar no link abaixo para participar.
CLIQUE AQUI para acessar a sala virtual (dia e hora agendados)
Na última edição, a pauta do debate foi “Ensino da Informática Biomédica nas Graduação da área de Saúde”, ministrada pelo Prof. Luiz Roberto de Oliveira, coordenador geral do NUTEDS/UFC.
Informações de apoio da RUTE:
Antes da conexão com a sala de webconferência, por favor verifique os requisitos de uso:
https://wiki.rnp.br/pages/viewpage.action?pageId=89112372#ManualdoUsuáriodoserviçodeconferênciaweb-Requisitosdeuso
Dúvidas sobre informações de conexão nos SIGs devem ser consultadas diretamente na Coordenação Nacional RUTE: (61) 3243-4503 ou sig@rute.rnp.br.
Problemas de conexão ou suporte em webconferência: Service Desk RNP, 0800 722 0216 ou sd@rnp.br, todos os dias, 24h por dia.

Referencias
http://blog.nuteds.ufc.br/aspectos-eticos-e-legais-da-informatica-em-saude-e-tema-do-proximo-sig-rede-nacional-de-pesquisa-em-telessaude/

Motores de Interoperabilidad